3期 孔玲等，作物品种区城武验的试精确度和品种比较精度 267 1区试中精确度的概念及计算方法 次观测值为单位的试骏精确度，以(V:表示： CVe(%)=(Se/Y)×100 (3 1.1试验精确度(EP ?为试验总平均：CVe即区试中通常所指的试 Cochran和Cox(1957)i把试验的精确度定义 验误差变异系数，即以小区为单位的试验精确度。 为观测值间的重复力(repeatability),即观测值与均 在多年多点区试中，试验年份数： 、地点数 值接近的程度。Stcl和Torrie(1980)指出，以平 重复数会影响品种均值的变异系数(V:另外，由 均数方差的倒数来衡量精确度(precision),也称灵 于品种均值的各种变舞组分通常是采用方差分析的 度sensitivity或信息量(an 方法获得的，所以方差分析中不同效应模型假设也 tion),即： 会影明CV,。一般说来，区试中品种效应为固定，年 1一1/=n/a (1) 份效应为随机关于试点效应，则有两种看法 】表示信息量，表示单次观测值所构成的总 点推 试点应属随机 体方差，t为样本容量，为样本均值了的方差，【为 认为，试验结果要在更多的试 模型：另一种认为，试点的确定是人为选择的固定 有量纲的信息量，其单位为实际度最单位的倒数的 点，为特定生态与农业条件的代表，且试验结果将名 平方，试验分析中往往用样本平均数标准误差S?除 相似生态条件下应用，若椎广至更大范围，则必须经 以样本平均数Y这一相对百分数（即样本平均数的 时引种试验，因此试点属于固定模壁，在一定的模型 变异系数)来表示样本平均数的精确度，即： CV,(%)-S,/R)×100 假设下，可以根据方差分析中的期望均方组成计算 (2) 出品种均值的方差，从而计算出品种 的变是 (2)式表示的精确度无量纲，可在任何样本和试 教CV,(即以品种平均数为单位的试验精确度).需 脸何进行比较。若样本容量n三1，则Sr相当于试验 如，年份为随机，地点为固定模型时，区试中各试验 误差均方根S。,依公式(2)所得的精确度就是以单 层次上品种的CV,为 ,:-一年一占试拾(4a) 一年多点试聆(4b》 CV(X)- [vS+o-Y-+Mr]×1o0 多年一点试验(4) 多年多点试验(4d 八5 MS,MSy和MSy分别为误差项、年份项品 Cochran和Cox(1957)在论述以一定凝率保证 种×年份互作项的均方：v为品种数。在多年一点和 使利验达到显著水平所需重复次数时：，给出如下 多年多点的试验中，由于年份效应随机，品种平均数 公式 的方差中除了误差成分外，还含有年份以及品种 r≥26+4) (5》 年份互作的变异成分，致使其品种平均数的方差及 情确度的计算较为复杂 ,为重复次数：。为标准误差的理论值：6为所 显格说来，若基因型与环墙互作(GXE)的均方 要鉴别的差异：1：为一定显著水平所对应的分布临 显着，说明品种表现的相对优劣程度随环境而变化 界值：，为两尾率为21一P)时所对应的分布临 则品种均值义不大，在此情况下，应分析具体环境 界值，其中P为8被判为显著的概率，即鉴别出真实 下的品种表现，以判断其适应范围，这正是品种区短 差异的概率，称为统计功效(power),Steel和Torrie 试验的目的之一《即评价品种的适应性)。所以在计 1980)也曾给出以一定概率P鉴别出特定差异 算比较品种均值时，需注意其平均数的测莹精度中 包含著GXE的影响，只有在G 不显（或者相 所需最少重复次数用的计算公式 (2.+20. 、一民测验(6a) 对于品种均值来说其绝对量很小)时，品种平均数的 比较才有意义， (2+Z, 1.2期望品种比较精确度(EVCP) …两尾测骏(66) 万方数据 3期 扎蘸玲等：作物品种区域斌验的试验精确度和品种比较精确度 267 1 区试中精确度的概念及计算方法 1．1试验精确度(EP) Cochran和Cox(1 957)“3把试验的精确度定义 为观测值间的重复力(repeatability)，即观测值与均 值接近的程度。Steel和Torrie(1980)。3指出，以平 均数方差的倒数来衡量精确度(precision)，也称灵 敏度(sensitivity)或信息量(amount of informa— tion)，郎： J=1／4=w／a’ (1) J表示信息量．口2表示单次观测值所构成的总 体方差。n为样本容量，弗为样本均值F的方差。，为 有量纲的信息量，其单位为实际度量单位的倒数的 平方。试验分析中往往用样本平均数标准误差曲除 以样本平均数P这一相对百分数(即样本平均数的 变异系数)来表示样本平均数的精确度，即： CVF(“)一(Sy／Y)×100 (2) (2)式表示的精确度无量纲，可在任何样本和试 验问进行比较。若样本容量”一l，则Sr相当于试验 误差均方根&．依公式(2)所得的精确度就是以单 次观测值为单位的试验精确度，以CVe表示： cVe(％)一(Se／r)x100 (3) y为试验总平均；CVe即区试中通常所指的试 验误差变异系数，即以小区为单位的试验精确度。 在多年多点区试中，试验年份数Y、地点数s和 重复数，‘会影响品种均值的变异系数(VP；另外，由 于品种均值的各种变异组分通常是采用方差分析的 方法获得的，所以方差分析中不同效应模型假设也 会影响cyr。一般说来，区试中品种效应为固定，年 份效应为随机。关于试点效应，则有两种看法：一种 认为，试验结果要在更多的试点推广，试点应属随机 模型；另一种认为，试点的确定是人为选择的固定试 点，为特定生态与农业条件的代表，且试验结果将在 相似生态条件下应用，若推广至更大范围，则必须经 过引种试验，因此试点属于固定模型。在一定的模型 假设下，可以根据方差分析中的期望均方组成计算 出品种均值的方羞，从而计算出品种均值的变异系 数CVr(即以品种平均数为单位的试验精确度)。譬 如，年份为随机，地点为固定模型时，区试中各试验 层次上品种的07r为： [√孕／P]…o-…………………………………～年一点试鲫“， [．／堕rs l／F]J X10o．．…………………………………一年多点试验(4一) I．／型量L二丝里+坚_二二立塑堑坠生二尘!墅+丝墅悖{×100…………多年一点试验(4，) L～ 九Jv r口v rY／ J 一’ …。’～ f^／丝曼』二_些墅+—(z,--1)(MS—vy--MSe)+丝墅／_}×100…………多年多点试验(4d) L V rt，sV，剞5v Y5v J J ^"P、MSy和MSvy分别为误差项、年份项、品 Cochran和Cox(1957)在论述以一定概率保证 种×年份互作项的均方；”为品种数。在多年一点和 多年多点的试验中，由于年份效应随机，品种平均数 的方差中除了误差成分外，还含有年份以及品种× 年份互作的变异成分，致使其品种平均数的方差及 精确度的计算较为复杂”]。 严格说来，若基因型与环境互作(G×E)的均方 显著，说明品种表现的相对优劣程度随环境而变化， 则品种均值意义不大。在此情况下．应分析具体环境 下的品种表现，吼判断其适应范围，这正是品种区域 试验的目的之一(即评价品种的适应性)。所以在计 算比较品种均值时，需注意其平均数的测量精度中 包含着G×E的影响，只有在G×E不显著(或者相 对于品种均值来说其绝对量很小)时，品种平均数的 比较才有意义。 1．2期望品种比较精确度(EVCP) 使测验达到显著水平所需重复次数时”，给出如下 公式： (5) r为重复次数；d为标准误差的理论值；8为所 要鉴别的差异；t。为一定显著水平所对应的分布临 界值；t。为两尾概率为2(1一P)时所对应的分布临 界值，其中P为8被判为显著的概率，即鉴别出真实 差异的概率，称为统计功效(power)。Steel和Torrie (】980)【21也曾给出以一定概率P鉴别出特定差异8 所需最少重复次数”的计算公式： ，。：竺羔±善生笙……………一尾测验(6。) 旷 1月：—(Z—o,．2—4i-幽2 z，……………两尾测验(6b) 万方数据